Publicado
2017-05-16

Análisis factorial múltiple para clasificación de universidades latinoamericanas

Multiple Factor Analysis for Ranking Latinamerican Universities

DOI: https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2017.0001.03
Jimmy A. Corzo

Resumen (es)

Se utiliza la técnica del análisis factorial múltiple (AFM) para proponer cinco clases de universidades latinoamericanas a partir de tres conocidos rankings las cuales distinguen por ejemplo universidades con alto grado de especialización y baja productividad; universidades de excelencia con bajo liderazgo científico; universidades que no gozan de buena reputación pero tienen docentes productivos; universidades con buena reputación y pocos docentes con doctorado; y universidades productivas de alto impacto y bajos índices de colaboración internacional. Los factores producto del AFM revelan algunas paradojas que se corroboran en la clasificación como el oponer el grado de especialización a la productividad; el liderazgo científico contra impacto y calidad de la productividad; o la posible inconveniencia de incluir criterios de opinión que resultan independientes del liderazgo y del impacto.

Palabras clave (es): Anáisis factorial múltiple, rankings de universidades, clasificación de universidades.

Resumen (en)

We use the Multiple Factor Analysis (MFA) to built five classes of Latinamerican Universities from three known university rankings. These classes distinguish among universities with high level of specialization and low academic output, universities of excelence with low Scientific Leadership, universities with no good reputation and productive staff, universities with good reputation and few doctoral staff, and productive universities with high impact and low indicators of international collaboration. The factors produced by the MFA reveal some paradoxes corroborated in the classification by the fact that they counterpose the level of specialization vs. Productivity, the scientific leadership vs. impact and quality of the output, and they reveal too the possible inconvenience to include judging criteria, which result independent of leadership and impact.

Palabras clave (en): Multiple Factor Analysis, University rankings, Universities Classification.

Referencias

Escofier, B. P. J. (2008), Analyses Factorielles Simples et Multiples, 4 edn, DUNOD, Paris, ISBN 978-2-10-053809-6.

Escoufier, Y. (1973), ‘Le traitement des variables vectorielles’, Biometrics 29, 751– 760.

Herve Abdi, L. J. W. & Valentin, D. (2013), ‘Multiple factor analysis: principal component analysis for multitable and multiblock data sets’, WIREs Comput Stat 2013 doi: 10.1002/wics.1246.

Margison, S. & Ordorika, I. (2010), Hegemonía en la era del conocimiento: competencia global en la educación superior y la investigación científica, 2 edn, Academic Press, Universidad Nacional Autónoma de México.

Martinez Rizo, F. (2011), ‘Los rankings de universidades: una visión crítica’, Revista de la educación superior XL(I)(157), 77–97.

Sanchez, J. & Moreno, G. (2011), Caracterización de rankings universitarios, 1 edn, Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá, Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.

Dimensions

PlumX

Visitas

1111

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Cómo citar

Corzo, J. A. (2017). Análisis factorial múltiple para clasificación de universidades latinoamericanas. Comunicaciones En Estadística, 10(1), 57-82. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2017.0001.03